Channel
@data_capital
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
119subscribers
+4 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003268431730 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @data_capital |
| Created | Between 1 October 2025 and 31 January 2026 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 9 September 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 9 September 2026 |
| On Telegram | t.me/data_capital |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 1 Sept 2026, 00:05 | 119 | -1 |
| 23 Aug 2026, 23:38 | 120 | +2 |
| 15 Aug 2026, 19:26 | 118 | +3 |
| 9 Aug 2026, 05:47 | 115 | no change |
| 7 Aug 2026, 17:53 | 115 | first reading |
20 posts held, back to 29 April 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
104 reactions across 15 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 51.9% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 54 | 51.9% | |
| 💯 | 25 | 24.0% | |
| 🔥 | 18 | 17.3% | |
| ❤ | 4 | 3.85% | |
| 👌 | 2 | 1.92% | |
| 👏 | 1 | 0.962% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 15 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 104 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 29 April 2026 to 7 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Приказ № 61н. 10.02.2026г. Минтруд. От концептуального анализа к государственным стандартам. Реакция рынка и онтологический раскол. Часть 1. Философия и бизнес-методология управления данными в России преодолевают этап сугубо теоретических дискуссий. Наша многолетняя работа по декомпозиции смыслового хаоса и систематизации сложных систем получила высшую форму институционального признания. Ранее мы анонсировали в со…
👍4💯2
Пятьдесят восемь критериев порядка. Количественная оценка систем через индекс DRI Философия управления смысловой структурой данных и информации на основе данных должна быть измеримой, надеюсь, с этим все согласны. Без жесткого математического инструмента оценка качества корпоративной или государственной информационной среды неизбежно скатывается в субъективизм. Хаотичные оценки экспертов и невозможность автоматизиро…
👍2
НСИ 4.0. Переход от статичных справочников к термодинамике данных Традиционный подход к нормативно-справочной информации - НСИ - полностью исчерпал себя. В эпоху больших данных и распределенных систем классическая концепция НСИ, определяемая как совокупность статичных корпоративных справочников, классификаторов и реестров, превратилась в ИТ-рутину по технической поддержке плоских таблиц. Она потеряла всякую связь с…
👍4🔥3💯2
Языковой барьер машин. Причины внедрения УТР Математическая точность больших языковых моделей (LLM) - это миф. На практике точность работы нейросетей упирается в качество данных и терминологической базы. Нынешний бум галлюцинаций ИИ, потеря контекста AI-агентами и ценностные искажения в промышленных решениях имеют одну причину - модели обучают на размытых, многозначных интернет-корпусах текстов. Без стандартизирован…
👍4💯2
Вижу смысл: наследие школы В.А. Рубанова Переход от хаотичной Big Data к управляемой Smart Data невозможен без прочного философского фундамента. Ошибки в автоматизации и проектировании современных ИТ-систем часто уходят корнями в игнорирование метафизической природы знания. Огромный шаг к преодолению этого разрыва сделал мой учитель - выдающийся российский философ и государственный деятель Владимир Арсентьевич Рубан…
👍5💯3🔥2
Big Data умерла. Эра семантической энтропии Долгое время в ИТ-индустрии доминировал экстенсивный подход: «собираем все данные в корпоративные озера, а искусственный интеллект потом сам во всем разберется». Сегодня эта иллюзия окончательно разрушена. Результаты анализа мировых экспертных публикаций и результатов конференций по DG и ИИ подтверждают факты. Накопление терабайтов неструктурированной информации без жестк…
👍7🔥3💯1
Почему инженеры больше не справляются с ИИ? Глобальный технологический сектор упёрся в смысловой тупик. (Мысли по результатам анализа материалов конференции). Ведущие мировые лаборатории - от Google DeepMind до Anthropic - экстренно открывают вакансии для философов. Феномен, который на рынке труда уже называют «местью выпускников философских факультетов», - это не дань моде. Это больше похоже на жесткую производствен…
👍6👌2💯2
А как вы выстраиваете HILT-контур в своих проектах с ИИ? 🤝
ИИ-трансформация 2026: 95% пилотов умирают. Выживают те, кто строит фундамент За неделю я внимательно изучил 47 емких докладов с Data Day 2026 - Сбер, РЖД, ЭкоНива, Лемана Тех, Т1, РЖД-ЦПР, WMT AI. Сопоставил с практикой. Вывод жёсткий: эпоха хайпа закончилась. Началась эра ROI. Цифры отрезвляют. MIT NANDA: 95% корпоративных GenAI-пилотов не дают измеримого P&L-эффекта. (https://zenodo.org/records/18818387) PwC: т…
💯4👍2🔥2❤1
Как rclone спас меня от подписки Яндекса, и почему ваш диск - это Data Swamp В моем Яндекс Облаке осталось 3 ГБ места. Выбор простой: платить за тариф или делать ревизию. Я выбрал чистку, но у Яндекса в облаке нет инструментов для качественного менеджмента данных. Через веб-интерфейс невозможно найти дубли, удалить пустые папки или отловить скрытые своп-файлы (.swp, tmp). Вручную перебирать 270 ГБ и 320 тысяч файлов…
👍2💯2
Возвращаюсь в эфир. Где я пропадал и что мы создали за это время Пауза в канале затянулась, банально подвели VPN-сервисы, через которые я администрировал Телеграм и Макс. За это время произошло столько знаковых событий, что на полноценный отпуск это точно не было похоже. Пока ИТ-рынок продолжает спорить о хайповых LLM-моделях, мы с коллегами занимались приземлением теории управления данными на реальную практику. Ес…
🔥4❤3👍3💯1
https://plane.dtwin.ru/#%D0%92%D0%9B%D0%90%D0%94%D0%98%D0%9C%D0%98%D0%A0 Про сервисы партнеров по качественной работе с данными)
👍5💯1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @data_capital. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 1 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Data Капитал” (@data_capital), 119 subscribers as measured 1 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/data_capital.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.